检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈心如 CHEN Xinru(Liaoning University of Engineering and Technology,Liaoning 125105,China.)
机构地区:[1]辽宁工程技术大学,辽宁125105
出 处:《电子技术(上海)》2025年第1期102-105,共4页Electronic Technology
摘 要:阐述针对ORB在特征点匹配中尺度不变性的不足,提出一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)的改进ORB(Oriented FAST and RotatedBRIEF)算法。首先,建立稳定极值点检测的尺度空间,将检测到的稳定极值点作为具有尺度不变性的特征点。其次,利用ORB描述符对特征点进行描述,最终形成具有尺度不变性和旋转不变性的二元描述符。最后,根据汉明距离进行点匹配。实验结果表明,该算法在考虑尺度不变性的情况下具有良好的匹配性能。This paper expounds the minor drawbacks of scale invariance in feature point matching using ORB,and proposes an improved ORB(Oriented FAST and Rotating BRIEF)algorithm based on SIFT(Scale Invariant Feature Transform).Firstly,it establishes a scale space for stable extremum point detection,using the detected stable extremum points as feature points with scale invariance.Secondly,it uses ORB descriptors to describe feature points,ultimately forming a binary descriptor with scale invariance and rotation invariance.Finally,it performs point matching based on Hamming distance.The experimental results show that the algorithm has good matching performance considering scale invariance.
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